from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, losses, optimizers, metrics, models


# 1.	使用tensorflow2.0+keras接口完成mnist循环处理
# (1)	数据处理
# ①	加载数据集，切分为训练和测试集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# ②	进行归一化处理
def minmax(x):
    x /= 255
    return x
# ③	放入管道处理
tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).map()
# (2)	模型处理
# ①	使用LSTM创建模型，
# ②	模型使用多层LSTM处理，总计两层lstm，内部神经元数量自定
# ③	使用合理参数处理模型
# ④	训练过程中使用测试集作为验证集进行处理
# ⑤	打印测试集准确率
